本公开关于一种推荐模型的训练方法、推荐方法、装置、服务器及存储介质。推荐模型的训练方法包括：获取训练样本数据；训练样本数据包括样本账户特征，样本信息特征，以及样本账户针对样本推荐信息的实际访问结果；将样本账户特征以及样本信息特征输入待训练的推荐模型，得到样本账户针对样本推荐信息的预测访问结果；基于预测访问结果和实际访问结果，确定第一损失函数的值，以及，基于门控参数的实际值和期望值，确定第二损失函数的值；基于第一损失函数的值和第二损失函数的值，确定总损失值；基于总损失值，更新推荐模型和门控参数，以得到训练完成的推荐模型。本公开可以实现门控参数的自主更新，从而可以提高训练出的推荐模型的灵活性。